利用被动风驱振动机制提升太阳能蒸馏器的效率：一项结合实验、机器学习和多目标优化的研究

《ENERGY CONVERSION AND MANAGEMENT》：Performance enhancement of solar stills using a passive wind-driven vibration mechanism: an experimental, machine learning, and multi-objective optimization study

　　摘要
本研究介绍了一种被动式太阳能海水淡化系统，该系统结合了受气动弹性学启发的风驱动振动机制。与需要外部能量输入的主动增强技术或具有有限动态效果的被动表面修改方法不同，所提出的系统利用自然风的动能产生低频机械振动，从而促进淡化过程并提高淡水产量，而无需外部动力。为了全面评估这一概念，开发了一个综合框架，该框架结合了自然环境条件下的室外实验、高精度一维卷积神经网络（1D-CNN）替代模型以及NSGA-II多目标优化算法。实证研究结果表明，在自然风速为2.0–4.2米/秒的情况下，所提出的被动风驱动振动系统产生的低频振荡（7.75–11.38赫兹）使每小时蒸馏流量提高了高达34%，日累计淡水产量增加了25%，相比传统太阳能蒸馏器有显著提升。热力分析显示峰值能量效率显著提高（从12.8%提高到17.2%），同时强调了能量产出潜力的显著改善。CNN模型表现出出色的预测能力（R2 > 0.999，MAPE < 0.63%）。此外，帕累托最优解表明，在高太阳辐照度与适中风速同时存在的情况下，最佳 basin-temperature 域约为55–62°C。这一范围是基于实验参数得出的优化操作域，而不是固定温度设定值，因为在被动系统中 basin temperature 并非独立控制。这些发现表明，在适当的太阳-风条件下，被动风驱动振动结合基于CNN的替代建模和NSGA-II优化可以改善太阳能蒸馏器的淡水产量和热能性能。

引言
全球人口的快速增长、工业发展以及对淡水资源日益增加的压力，加剧了对可持续海水淡化技术的需求[1]。传统的海水淡化过程通常能耗高且严重依赖化石燃料，这引发了环境和经济方面的问题[2]。相比之下，太阳能驱动的海水淡化技术提供了一种清洁、分散且可再生的淡水生产方式[3]。其中，太阳能蒸馏器因其简单的设计、低运营要求以及适用于偏远和干旱地区而受到广泛关注[4]。尽管有这些优势，传统太阳能蒸馏器通常生产力较低，热效率也中等[5]。这些限制主要源于控制太阳能蒸馏的蒸发-凝结过程[6],[7]。因此，改进这些过程已成为太阳能蒸馏器研究的重点[8]。过去几十年中，提出了许多策略来提升太阳能蒸馏系统的性能[9]。这些方法一般分为蒸发增强和凝结增强技术。蒸发增强方法通常侧重于通过改进建筑物、吸湿材料、纳米流体、相变材料（PCMs）、纳米增强储能材料或太阳能集热器来增加太阳能吸收和热传递[10]。同时，凝结增强策略旨在通过降低冷凝器温度、修改凝结表面特性、改善蒸汽传输或促进冷凝物去除来提高蒸汽回收率[11]。大量的实验和数值研究探索了不同的配置，包括外部冷凝器、被动冷却单元、混合太阳能系统、纳米流体辅助蒸馏、基于散热器的冷凝器、加湿-除湿循环和几何优化技术[12],[13]。由于该领域的广泛发展，补充材料中提供了之前报道的太阳能淡化系统、配置和性能指标的全面总结。这些研究共同展示了在提高太阳能蒸馏器淡水产量、能量效率和经济效益方面取得的显著进展。为了清晰起见，主要的性能参数（包括淡水产量提升、系统效率和制水成本CPL）在补充材料（图S1）中进行了总结，并在结果分析中进行了比较讨论。

最近的研究进一步展示了通过集成多孔吸收剂、纳米材料、热能存储材料和混合能源系统来提升先进增强方法的潜力。例如，活性炭多孔吸收剂配置在热传递和淡化性能上取得了显著改进[14]。类似地，结合热泵和真空管太阳能加热器的太阳能蒸馏器在提高蒸发和凝结过程的同时实现了连续淡水生产[15]。超声波加湿-除湿系统通过高频雾化与太阳能加热气流结合提供了强化的蒸汽生成[16]。此外，结合吸湿结构、纳米增强相变材料和波纹吸收器的设计显著提高了蒸发率、热存储能力和整体系统效率[17],[18]。其他先进配置，包括真空管集热器辅助的管状太阳能蒸馏器[19]、基于金属有机框架（MOF）的蒸发与外部冷凝增强[20]以及太阳能碟式集热器驱动的反渗透系统[21]，也在淡水产量和能源性能上取得了显著提升。尽管有这些显著进展，大多数报道的太阳能淡化增强方法仍依赖于额外的材料、主动组件、外部能量输入或复杂的制造工艺，这可能会增加系统成本、维护要求和可扩展性挑战。因此，开发一种简单、完全被动、低成本且环境可持续的增强技术，能够在没有辅助热或电气设备的情况下提高蒸发和能源利用效率，仍然是一个重要的研究空白。为了解决这一局限，本研究介绍了一种受气动弹性机制启发的被动风驱动振动方法，以提升太阳能蒸馏器的性能。所提出的方法利用自然风能促进内部流体运动和热/质量传递，同时保持结构简单、运营要求低以及提升的经济可行性。

传统太阳能蒸馏器建模依赖于为稳态自然对流开发的Nusselt-Reynolds经验相关性。然而，所提出的气动弹性振动引入了两个复杂性，使得这些相关性不再适用。首先，瞬态扰动（8–15赫兹）导致表面不断更新和边界层破坏，从而产生时间依赖的热和质量传递系数。其次，风诱导振动、热动力学和蒸发-凝结之间的耦合产生了非线性多物理相互作用。在这些条件下，经典相关性无法捕捉系统响应的时间演变。最近的深度学习研究显示，CNN、LSTM、GRU和ANN模型在太阳能淡化系统上的预测准确性显著更高（R2 > 0.99）。因此，本研究中采用的CNN替代模型能够捕捉传统相关性无法描述的复杂瞬态行为。补充材料提供了额外的背景信息和比较分析，包括与最近太阳能蒸馏器增强技术的比较（表S1）、最近在太阳能淡化中应用的AI和深度学习（表S2），以及采用先进材料和混合增强策略的代表性实验研究（表S3）。许多先前提出的系统依赖于风扇、泵或光伏单元等电气组件，而其他系统则涉及复杂的混合配置、先进材料[22]或昂贵的结构修改。这些要求可能会限制这些系统的实际应用性，尤其是在需要简单性、可靠性和低成本的关键偏远或资源有限地区。此外，大多数现有增强策略主要关注改善热传递条件，而不是改变蒸发-凝结过程本身的动态行为。能够同时刺激蒸发并促进凝结的被动机械机制尚未得到充分关注。

这种振动诱导的液滴脱落的物理可行性由惯性力和表面张力之间的平衡决定，其特征是Weber数（We = ρv2d/σ）。在循环机械激励下，振动Weber数（Wev = ρvv2d/σ）描述了振动诱导的惯性与表面张力的比率[23]。最近的研究表明，振动通过三种主要机制降低了液滴脱落的临界Weber数阈值：（1）减少接触角滞后，降低了液滴运动的能量障碍[24]；（2）促进液滴聚合，从而增加了有效液滴直径，相应增加了We值[25]；（3）结合惯性和重力克服表面张力，其中相界分别在Wed < 5时为振荡阶段，5 < Wed < 60时为破裂阶段，Wed > 60时为片状形成阶段[25]。此外，临界Weber数随表面粗糙度的增加而单调降低[26]，而振荡引起的表面张力降低可以降低行为转变的临界起始Weber数[27]。对于所提出的TSSSS，传递到倾斜玻璃盖上的低频振荡（8–15赫兹）预计将通过这种Weber数驱动机制促进液滴脱落，这与观察到的34%的蒸馏流量增加一致，并得到了之前振动太阳能蒸馏器研究的支持[28]。受这些限制的启发，本研究提出了一种利用风驱动振动机制来提升太阳能蒸馏器性能的简单被动方法。该系统利用环境中的风能产生受控振动，这些振动传递到太阳能蒸馏器的 basin 和玻璃盖上。假设这些振动会扰动水面的热边界层，从而增强蒸发，同时促进液滴在凝结表面的移动和去除。这一假设得到了之前关于振动太阳能蒸馏器实验研究[28],[29]的支持，并在当前工作中基于热传递系数和生产力的间接计算进行了解释。所提出的风驱动振动太阳能蒸馏器在真实的室外环境条件下进行了实验评估，并与在相同几何和运行条件下的传统太阳能蒸馏器进行了比较。热分析、能量分析和能量产出分析基于测量的温度分布、太阳辐照度和淡水产量数据进行。此外，还进行了经济和环境评估，以评估所提出方法的实际可行性。图1展示了所提出的风驱动振动太阳能蒸馏器的示意图以及本研究中使用的实验评估框架。

问题定义
本研究中使用的太阳能蒸馏器设计为单坡度单元，倾斜角度为30°。两种系统的 basin 尺寸均为40 × 50厘米，两者都使用了6毫米厚的玻璃盖。侧壁由防水塑料制成，既提供了足够的结构强度，同时也起到了隔热层的作用。为了控制和维持 basin 内的水位均匀，采用了基于浮子的供水系统。

控制方程
热分析、能量分析、能量产出分析、经济分析、能量经济分析和环境分析的全面公式在补充材料中提供。控制方程和分析框架在图S3中总结，太阳能蒸馏器组件中使用的材料的嵌入能在表S5中报告，不同组件的成本分布显示在图S4中。为了确保实验结果的可靠性，进行了全面的不确定性分析。

实验结果分析
为了确保一致性和便于比较分析，所有年度评估均基于1平方米的 basin 面积进行标准化（相当于五个太阳能蒸馏器单元）。分析首先研究了每小时和每日性能指标，随后对系统的年度产量和总寿命性能进行了全面评估。

结论
本研究对集成被动风驱动振动机制的CSSSS和TSSSS进行了多维度分析。通过采用热、能量、能量产出、经济和环境评估的协同框架，我们揭示了气动弹性微扰对蒸发和凝结热力学的影响。该研究通过评估机械诱导的表面扰动对水产量的影响，扩展了传统的性能分析。

作者贡献声明
Saeed Aghakhani：写作 - 审稿与编辑、撰写原始草稿、软件开发、项目管理、资金获取、正式分析、数据管理、概念化。
Ahmad Hajatzadeh Pordanjani：写作 - 审稿与编辑、撰写原始草稿、监督、方法论、研究设计、数据管理。

关于写作过程中使用生成式AI和AI辅助技术的声明
在准备这项工作时，作者使用了ChatGPT（OpenAI）来改进手稿的语言、清晰度和组织结构。使用该工具后，作者仔细审查并编辑了所有内容，并对发表文章的内容负全责。

关于利益冲突的声明
作者声明他们没有任何已知的竞争性财务利益或个人关系可能会影响本文报告的工作。

Saeed Aghakhani
Ahmad Hajatzadeh Pordanjani
伊朗Ahvaz市Shahid Chamran大学工程学院机械工程系